本发明属于智能家电设施领域，尤其涉及一种智能节能环保吸尘器控制系统。
背景技术：
目前，随着人们生活节奏越来越快，家庭成员很难抽出时间对房间地板进行清洁，然后，居住环境又一定要保持舒适、整洁，因而，家庭用吸尘器就应运而生，并很快得到了许多家庭的喜爱，家用吸尘器的使用数量与需求量都在增加，作为一种家用电器，吸尘器具有广阔的商业前景。智能吸尘器是一种在清洁区域自动移动的装置，执行清洁功能。
蝙蝠算法(batalgorithm,ba)是由x.s.yang于2010年提出的，它源于对大自然中蝙蝠利用回声定位的原理进行搜索、捕食食物过程的模拟。在搜寻食物时，蝙蝠会发出超声波脉冲，此时的脉冲音强最大，这样有助于超声波传播更远的距离。在飞向猎物的过程中，脉冲音强会逐渐减小，而脉冲频度则会逐渐增加，这样会使蝙蝠更精确地获取食物的位置。蝙蝠算法已经在诸多领域得到了广泛应用，如全局工程优化问题，约束优化问题，结构优化问题，离散钢结构尺寸优化问题。g.g.wang应用基本蝙蝠算法(ba)和融合了变异策略的改进蝙蝠算法(mba)来求解吸尘器航路规划问题。在改进蝙蝠算法(mba)中，差分进化中的变异操作被加入蝙蝠算法以加快全局收敛速度。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有智能吸尘器，其控制方法实现的清扫路线是随机的，这种清扫路线无规则，不但无法实现区域的完全清扫，而且会发生重复清扫，增加清扫时间，清扫效率下降，造成了能源的浪费；现有基本蝙蝠算法采用的是实数编码方法，其中种群的多样性受到限制，使算法容易陷入到局部最优。一旦进入了局部最优解，就很难跳出了，实际上往往是根本就跳不出；造成吸尘器控制失效。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能节能环保吸尘器控制系统，
本发明是这样实现的，一种智能节能环保吸尘器控制系统，所述智能节能环保吸尘器控制系统包括：
距离传感器，用于探测吸尘器前方的墙壁、沙发障碍信息；所述距离传感器的量测模型如下：
ya(tk-1)、ya(tk)、ya(tk+1)分别为距离传感器a对目标在tk-1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的量测值，分别为：
其中，y'a(tk-1)、y'a(tk)、y'a(tk+1)分别为距离传感器a在tk-1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的真实位置；ca(t)为误差的变换矩阵；ξa(t)为距离传感器的系统误差；
障碍探测系统，用于探测吸尘器前方或下方异物并把数据传到主控制器；
所述障碍探测系统建立吸尘器的路径规划问题数学模型包括：定义路径的起点为s，目标点为t；在吸尘器的工作区内有许多的障碍区域均以圆形区域的方式来表示，越接近圆形区域的中心便越易受碰撞，在区域之外则不受碰撞；吸尘器工作任务就是在所有障碍区域的前提下，在s与t之间寻找一条最优的路线；
所述障碍探测系统寻找一条最优的路线处理方法包括：
1)连接s与t；
将st分为d+1段，即d个节点，分别标记为l1,l2,...,lk,...ld；
在每个节点处作st的垂线，构成一个离散点的集合：
c＝{s,l1(x(1),y(1)),l2(x(2),y(2)),...,lk(x(k),y(k)),...ld(x(d),y(d)),t}按顺序将这些点连接起来便形成了一条路径；
2)坐标系变换：为加快搜索速度，把st当作x轴，对每个离散点(xk,yk)做坐标变换；
其中，θ是原始坐标系的x轴逆时针旋转到平行于st时的角度，(xs,ys)代表原始坐标系下的坐标；这样，x坐标便可以表示为
离散点的集合c便可以转换为：
c'＝{0,l1(y'(1)),l2(y'(2)),...,lk(y'(k)),...ld(y'(d)),0}；
3)，建立性能评价函数：
对吸尘器路径的评价主要包括障碍代价jt和电耗代价jf；
其中，wt和wf是与当前路径点，分别代表每段路线的障碍代价和电耗代价，l是航线的总长度；
采用精确的近似策略，两个离散点之间每段路线的障碍代价，为五个点的总和：
其中，nt是障碍区域的数量，li是第i子段的长度，d0.1,i,k是i子段上1/10分点到第k个障碍的距离，tk是第k个障碍的障碍程度；
假设吸尘器的速度为一常量，电耗代价等价为总长度l；
最终的总代价为：j＝kjt+(1-k)jf(5)
其中，k＝0.5，k从0到1变化，k趋近于1，则路径更短，k远离近于1，则路径更长；
4)确定蝙蝠的速度更新和位置更新：
假设搜索空间为n维，蝙蝠i在t时刻的位置为
fit＝fmin+(fmax-fmin)β(6)，
其中，fi，fmax，fmin分别表示蝙蝠i在当前时刻发出的声波的频率、声波频率的最大值和最小值；β∈[0,1]是随机产生的数。best表示当前全局最优解；
对于大小为n的蝙蝠群体，可随机地从中选择一只蝙蝠，并据公式(4)更新该蝙蝠相应的位置，这个过程被理解为一个局部搜索的过程，即在被选择的解中产生一个新解；
xnew(i)＝xold+εat(9)，
其中，xold表示从当前最优解集中随机选择的一个解，at表示在t时刻前i只蝙蝠响度的平均值，随机向量ε的元素是区间[-1,1]的随机数；
5)确定响度和脉冲速率：
蝙蝠在搜寻开始时，脉冲音强大而脉冲频度小，在飞向食物的过程中，脉冲音强会逐渐降低，脉冲频度则会逐渐提高；蝙蝠i脉冲音强a(i)和脉冲r(i)根据下述公式(5)(6)更新：
rt+1(i)＝r0(i)×[1-exp(-γt)](10)，
at+1(i)＝αat(i)(11)，
其中，0＜α＜1,λ＞0均为常量；a(i)＝0时意味着蝙蝠i刚刚发现一只猎物，暂时停止发出任何声音，不难发现：当t→∞时，at(i)→0,rt(i)＝r0(i)；
6)开始按下列步骤实施基本蝙蝠算法，包括：
初始化基本参数：群体规模n、脉冲音强衰减系数α、脉冲频度增加系数γ、最大脉冲频度r0、最大脉冲音强a和最大迭代次数itermax；
定义脉冲频率qi∈[qmin,qmax]和速度v；
初始化蝙蝠的位置xi，并寻找当前的最优解fmin；
进入主循环，如果rand＜ri，则按照公式(7)(8)分别更新蝙蝠的速度和当前位置，否则对蝙蝠的位置进行随机扰动，并进入下一步；
如果rand＜ai并且f(xi)＜f(x)，则接受新的解，并运动至更新之后的位置；
如果f(xi)＜fmin，则替换之前的最优蝙蝠，并根据公式(10)、(11)调整脉冲音强ai和脉冲频度ri；
对蝙蝠群体进行评估，找出最佳的蝙蝠及其所处位置；
满足算法的终止条件达则进入下一步，否则进入主循环步骤，进行下一次搜索；
输出最优个体值和全局最优解；其中，rand是[0,1]上均匀分布的随机数；
角度传感器，用于在探测到前方障碍物的坐标和角度信息；
主控制器，用于接收距离传感器和角度传感器以及障碍探测模块的数据并加以分析，命令电机模块工作；
所述主控制器内置有图像分析模块，用于对距离传感器和角度传感器以及障碍探测模块传输的图像信息进行分析处理；具体包括：
图像分析模块从主控制器内存的图像库选择获取待评价图像；
为方便图像的边缘提取，利用数字图像处理中rgb图像的r、g、b各个通道的像素值与灰度图像像素值的转换关系将彩色图像转化为灰度图像，公式如下：
gray＝r*0.3+g*0.59+b*0.11；
利用数字图像处理方法中的roberts算子边缘检测技术作用于灰度图像获取图像的边缘，不同的检测算子具有不同的边缘检测模板，根据具体模板计算交叉像素的差分作为当前像素值，使用模板如下：
e(i,j)＝|f(i,j)-f(i+1,j+1)|+|f(i+1,j)-f(i,j+1)|；
利用高通/低通滤波器对灰度图像进行滤波处理以构造待评价图像的参考图像，采用3*3均值滤波器，利用滤波模板遍历图像每个像素，每次将模板中心置于当前像素，以模板内所有像素的平均值作为当前像素新值，模板如下：
分别计算图像滤波前后各自边缘灰度信息，滤波处理前的待评价图像f统计信息为sum_orig,滤波处理后的参考图像f2统计信息为sum_filter,具体计算公式如下：
其中，w1与w2是根据离中心像素的距离设定的权值，w1＝1，w2＝1/3；
电机模块，负责接收主控制器的命令使电机工作完成运动与吸尘工作；并接收主控制器的命令，使吸尘器能够智能自动的选择转弯和回避；
进一步，所述智能节能环保吸尘器控制系统还包括：
与主控制器有线连接，用于对电机模块工作异常进行报警的报警模块。
进一步，将得出的图像滤波前后边缘灰度统计信息的比值作为模糊度指标，为方便评价，取较大的为分母，较小的为分子，保持该值介于(0,1)之间。
进一步，根据最佳视觉效果的dmos范围得出对应的一个模糊度指标范围[min,max],具体方法，包括：
得出模糊度调整范围，利用上述步骤一中的模糊度评价方法评价live2中的174幅高斯模糊图像，计算出它们各自的模糊度评价值，然后利用拟合工具plot(value,dmos)建立评价值value与dmos之间的映射关系，根据最佳视觉效果对应的dmos范围得出对应的一个模糊评价值范围[min，max]。
进一步，若图像模糊度指标小于min，说明图像滤波前后变化很大，原图像过于锐化，则利用低通滤波器进行滤波调整；同理若大于max，说明图像滤波前后变化很小，原图像过于模糊，则利用高通滤波器进行滤波调整，以达到更佳视觉效果。
进一步，得出最终图像和该图像模糊度评价指标，并显示在主控制器镶嵌的智能终端屏幕上。
本发明的优点及积极效果为：本发明可以使家庭清扫变得更加智能化，并且大大减少了人力资源，真正意义上的实现了全自动化，智能化和实用性。减少了能源的浪费，更加彻底的完成清扫任务，清扫效率高，实用性强。
本发明距离传感器探测的信号相比于现有技术在准确率上具有很大的提高，为智能化的控制提供有力条件。
本发明提供的图像模糊度评价方法，不同于传统的评价方法，建立在待评价图像自身结构特点基础上，从相对评价的角度出发，利用滤波器构造待评价图像的参考图像，计算变化前后图像边缘统计信息的比值作为评价指标。本发明的原理简单，实现了图像模糊度评价的内容无关性和实时性，可以快速准确评价比较任何图像之间的模糊度。为吸尘器准确的运行提供有利条件。
本发明避免蝙蝠个体过早陷入局部最；本发明蝙蝠算法的鲁棒性与有效性更充分地考虑工作区域的障碍，为吸尘器得到准确的路径提供了有力保障。
附图说明
图1是本发明实施例提供的智能节能环保吸尘器控制系统示意图。
图中：1、距离传感器；2、障碍探测系统；3、主控制器；4、角度传感器；5、电机模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供的智能节能环保吸尘器控制系统，包括：
距离传感器1通过导线与主控制器3连接，提供给主控制器距离信息；障碍探测模块2通过导线与主控制器3连接，提供给主控制器3前方障碍信息；
角度传感器4通过导线与主控制器3连接，主控制器3控制控制电机模块5顺利完成转弯；
电机模块5通过导线与主控制器连接，用于接收主控制器命令后开始工作并完成运动与清扫任务。
下面结合工作原理对本发明作进一步描述。
本发明实施例提供的智能节能环保吸尘器控制系统，所述智能节能环保吸尘器控制系统包括：
距离传感器，用于探测吸尘器前方的墙壁、沙发障碍信息；所述距离传感器的量测模型如下：
ya(tk-1)、ya(tk)、ya(tk+1)分别为距离传感器a对目标在tk-1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的量测值，分别为：
其中，y'a(tk-1)、y'a(tk)、y'a(tk+1)分别为距离传感器a在tk-1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的真实位置；ca(t)为误差的变换矩阵；ξa(t)为距离传感器的系统误差；
障碍探测系统，用于探测吸尘器前方或下方异物并把数据传到主控制器；
所述障碍探测系统建立吸尘器的路径规划问题数学模型包括：定义路径的起点为s，目标点为t；在吸尘器的工作区内有许多的障碍区域均以圆形区域的方式来表示，越接近圆形区域的中心便越易受碰撞，在区域之外则不受碰撞；吸尘器工作任务就是在所有障碍区域的前提下，在s与t之间寻找一条最优的路线；
所述障碍探测系统寻找一条最优的路线处理方法包括：
1)连接s与t；
将st分为d+1段，即d个节点，分别标记为l1,l2,...,lk,...ld；
在每个节点处作st的垂线，构成一个离散点的集合：
c＝{s,l1(x(1),y(1)),l2(x(2),y(2)),...,lk(x(k),y(k)),...ld(x(d),y(d)),t}按顺序将这些点连接起来便形成了一条路径；
2)坐标系变换：为加快搜索速度，把st当作x轴，对每个离散点(xk,yk)做坐标变换；
其中，θ是原始坐标系的x轴逆时针旋转到平行于st时的角度，(xs,ys)代表原始坐标系下的坐标；这样，x坐标便可以表示为
离散点的集合c便可以转换为：
c'＝{0,l1(y'(1)),l2(y'(2)),...,lk(y'(k)),...ld(y'(d)),0}；
3)，建立性能评价函数：
对吸尘器路径的评价主要包括障碍代价jt和电耗代价jf；
其中，wt和wf是与当前路径点，分别代表每段路线的障碍代价和电耗代价，l是航线的总长度；
采用精确的近似策略，两个离散点之间每段路线的障碍代价，为五个点的总和：
其中，nt是障碍区域的数量，li是第i子段的长度，d0.1,i,k是i子段上1/10分点到第k个障碍的距离，tk是第k个障碍的障碍程度；
假设吸尘器的速度为一常量，电耗代价等价为总长度l；
最终的总代价为：j＝kjt+(1-k)jf(5)
其中，k＝0.5，k从0到1变化，k趋近于1，则路径更短，k远离近于1，则路径更长；
4)确定蝙蝠的速度更新和位置更新：
假设搜索空间为n维，蝙蝠i在t时刻的位置为
fit＝fmin+(fmax-fmin)β(6)，
其中，fi，fmax，fmin分别表示蝙蝠i在当前时刻发出的声波的频率、声波频率的最大值和最小值；β∈[0,1]是随机产生的数。best表示当前全局最优解；
对于大小为n的蝙蝠群体，可随机地从中选择一只蝙蝠，并据公式(4)更新该蝙蝠相应的位置，这个过程被理解为一个局部搜索的过程，即在被选择的解中产生一个新解；
xnew(i)＝xold+εat(9)，
其中，xold表示从当前最优解集中随机选择的一个解，at表示在t时刻前i只蝙蝠响度的平均值，随机向量ε的元素是区间[-1,1]的随机数；
5)确定响度和脉冲速率：
蝙蝠在搜寻开始时，脉冲音强大而脉冲频度小，在飞向食物的过程中，脉冲音强会逐渐降低，脉冲频度则会逐渐提高；蝙蝠i脉冲音强a(i)和脉冲r(i)根据下述公式(5)(6)更新：
rt+1(i)＝r0(i)×[1-exp(-γt)](10)，
at+1(i)＝αat(i)(11)，
其中，0＜α＜1,λ＞0均为常量；a(i)＝0时意味着蝙蝠i刚刚发现一只猎物，暂时停止发出任何声音，不难发现：当t→∞时，at(i)→0,rt(i)＝r0(i)；
6)开始按下列步骤实施基本蝙蝠算法，包括：
初始化基本参数：群体规模n、脉冲音强衰减系数α、脉冲频度增加系数γ、最大脉冲频度r0、最大脉冲音强a和最大迭代次数itermax；
定义脉冲频率qi∈[qmin,qmax]和速度v；
初始化蝙蝠的位置xi，并寻找当前的最优解fmin；
进入主循环，如果rand＜ri，则按照公式(7)(8)分别更新蝙蝠的速度和当前位置，否则对蝙蝠的位置进行随机扰动，并进入下一步；
如果rand＜ai并且f(xi)＜f(x)，则接受新的解，并运动至更新之后的位置；
如果f(xi)＜fmin，则替换之前的最优蝙蝠，并根据公式(10)、(11)调整脉冲音强ai和脉冲频度ri；
对蝙蝠群体进行评估，找出最佳的蝙蝠及其所处位置；
满足算法的终止条件达则进入下一步，否则进入主循环步骤，进行下一次搜索；
输出最优个体值和全局最优解；其中，rand是[0,1]上均匀分布的随机数；
所述障碍探测系统具体包括：超声波传感器、dsp数字处理器和滤波器。
所述超声波传感器具体包括：一个发射器和一个接收器，两者之间持续保持“收听”。位于接收器和发射器之间的被检测物将会阻断接收器接收发射的声波，从而传感器将产生开关信号。对发送传感器内谐振频率为40khz的压电陶瓷片(双晶振子)施加40khz高频电压，则压电陶瓷片就根据所加高频电压极性伸长与缩短，于是发送40khz频率的超声波，其超声波以疏密形式传播(疏密程度可由控制电路调制)，并传给波接收器。接收器是利用压力传感器所采用的压电效应的原理，即在压电元件上施加压力，使压电元件发生应变，则产生一面为“+”极，另一面为“-”极的40khz正弦电压。因该高频电压幅值较小，故必须进行放大。
所述dsp数字处理器和滤波器起到对超声波传感器的信号降噪以及放大作用。
角度传感器，用于在探测到前方障碍物的坐标和角度信息；
所述角度传感器具体包括：其中有一个孔，可以配合乐高的轴。当连结到rcx上时，轴每转过1/16圈，角度传感器就会计数一次。往一个方向转动时，计数增加，转动方向改变时，计数减少。计数与角度传感器的初始位置有关。
主控制器，用于接收距离传感器和角度传感器以及障碍探测模块的数据并加以分析，命令电机模块工作；
所述主控制器内置有图像分析模块，用于对距离传感器和角度传感器以及障碍探测模块传输的图像信息进行分析处理；具体包括：
图像分析模块从主控制器内存的图像库选择获取待评价图像；
为方便图像的边缘提取，利用数字图像处理中rgb图像的r、g、b各个通道的像素值与灰度图像像素值的转换关系将彩色图像转化为灰度图像，公式如下：
gray＝r*0.3+g*0.59+b*0.11；
利用数字图像处理方法中的roberts算子边缘检测技术作用于灰度图像获取图像的边缘，不同的检测算子具有不同的边缘检测模板，根据具体模板计算交叉像素的差分作为当前像素值，使用模板如下：
e(i,j)＝|f(i,j)-f(i+1,j+1)|+|f(i+1,j)-f(i,j+1)|；
利用高通/低通滤波器对灰度图像进行滤波处理以构造待评价图像的参考图像，采用3*3均值滤波器，利用滤波模板遍历图像每个像素，每次将模板中心置于当前像素，以模板内所有像素的平均值作为当前像素新值，模板如下：
分别计算图像滤波前后各自边缘灰度信息，滤波处理前的待评价图像f统计信息为sum_orig,滤波处理后的参考图像f2统计信息为sum_filter,具体计算公式如下：
其中，w1与w2是根据离中心像素的距离设定的权值，w1＝1，w2＝1/3；
电机模块，负责接收主控制器的命令使电机工作完成运动与吸尘工作；并接收主控制器的命令，使吸尘器能够智能自动的选择转弯和回避；
所述智能节能环保吸尘器控制系统还包括：
与主控制器有线连接，用于对电机模块工作异常进行报警的报警模块。
将得出的图像滤波前后边缘灰度统计信息的比值作为模糊度指标，为方便评价，取较大的为分母，较小的为分子，保持该值介于(0,1)之间。
根据最佳视觉效果的dmos范围得出对应的一个模糊度指标范围[min,max],具体方法，包括：
得出模糊度调整范围，利用上述步骤一中的模糊度评价方法评价live2中的174幅高斯模糊图像，计算出它们各自的模糊度评价值，然后利用拟合工具plot(value,dmos)建立评价值value与dmos之间的映射关系，根据最佳视觉效果对应的dmos范围得出对应的一个模糊评价值范围[min，max]。
若图像模糊度指标小于min，说明图像滤波前后变化很大，原图像过于锐化，则利用低通滤波器进行滤波调整；同理若大于max，说明图像滤波前后变化很小，原图像过于模糊，则利用高通滤波器进行滤波调整，以达到更佳视觉效果。
得出最终图像和该图像模糊度评价指标，并显示在主控制器镶嵌的智能终端屏幕上。
本发明可以使家庭清扫变得更加智能化，并且大大减少了人力资源，真正意义上的实现了全自动化，智能化和实用性。减少了能源的浪费，更加彻底的完成清扫任务，清扫效率高，实用性强。
本发明距离传感器探测的信号相比于现有技术在准确率上具有很大的提高，为智能化的控制提供有力条件。
本发明提供的图像模糊度评价方法，不同于传统的评价方法，建立在待评价图像自身结构特点基础上，从相对评价的角度出发，利用滤波器构造待评价图像的参考图像，计算变化前后图像边缘统计信息的比值作为评价指标。本发明的原理简单，实现了图像模糊度评价的内容无关性和实时性，可以快速准确评价比较任何图像之间的模糊度。为吸尘器准确的运行提供有利条件
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。